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人工智能在智能對(duì)話方面的長(zhǎng)足進(jìn)步，也反映了其飛速的營(yíng)收增長(zhǎng)。研究機(jī)構(gòu)Tractica LLC的調(diào)查顯示，2016年，人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模為14億美元，到2025年將增至598億美元。...
Tensorflow 發(fā)布已經(jīng)有三年，如今它已成為深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的基石。然而對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)它并不怎么簡(jiǎn)單易懂，與 PyTorch 或 DyNet 這樣的運(yùn)行即定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)相比就更明顯了。...
人工智能的產(chǎn)生，具有堅(jiān)實(shí)的科學(xué)理論基矗算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算三大基礎(chǔ)要素，共同驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展。其中算法是機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能的核心，計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)是人工智能的基矗。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類(lèi)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近，它能夠理解大腦是如何工作，能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計(jì)算風(fēng)格，通過(guò)使用受大腦啟發(fā)的新穎學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題等。...
2月6日，據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》在線版近日消息稱(chēng)，繼“阿法狗”之后，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”（DeepMind）已成功訓(xùn)練一種人工智能（AI）算法檢測(cè)疾病，比人類(lèi)專(zhuān)家更迅速、更高效，這或是AI在醫(yī)療領(lǐng)域的首個(gè)重大應(yīng)用。 ...
大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，在應(yīng)用層面包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，它們都是現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下，這些技術(shù)均得到了質(zhì)的提升，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的包含關(guān)系如下圖。...
Apache Spark是處理和使用大數(shù)據(jù)最廣泛的框架之一，Python是數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域最廣泛使用的編程語(yǔ)言之一。如果想要獲得更棒的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，為什么不將Spark和Python一起使用呢?...
中國(guó)已經(jīng)公布了一個(gè)能夠在數(shù)秒內(nèi)從20億面孔數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別出罪犯的智能監(jiān)視系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)連接到數(shù)百萬(wàn)臺(tái)閉路電視攝像機(jī)，而且借助人工智能篩選目標(biāo)。...
“人工智能?chē)?guó)際主流學(xué)界所持的目標(biāo)是弱人工智能，也少有人致力于強(qiáng)人工智能。那么，這是不是因?yàn)閺?qiáng)人工智能‘太難’，所以大家‘退而求其次’呢？不然。事實(shí)上，絕大多數(shù)人工智能研究者認(rèn)為，不能做、不該做?！鼻岸螘r(shí)間，南京大學(xué)教授、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任周志華發(fā)了篇文章，觀點(diǎn)很鮮明——嚴(yán)肅學(xué)者...
所以人工智能已經(jīng)是有60多年歷史的一個(gè)領(lǐng)域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進(jìn)入大眾視野呢？其實(shí)，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了之前的熱度。第一次和第二次浪潮都消失在歷史的長(zhǎng)河里，他們?cè)谀莻€(gè)年代都遇到了自己的問(wèn)題，比如第一次是因?yàn)樵谕昝赖耐瓿闪艘恍┤斯ぶ悄茼?xiàng)目后，遇到更...
深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最熱門(mén)的人工智能領(lǐng)域。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)盡管速度很快，但缺乏智能性。這些計(jì)算機(jī)無(wú)法從以往的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，在執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)時(shí)必須獲得精確指令。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)涉及到開(kāi)發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)模擬大腦分類(lèi)和處理信息的方式。深度學(xué)習(xí)中的深度意指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用分層結(jié)構(gòu)。具備這種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理配置被稱(chēng)作深度神經(jīng)...
人工智能的浪潮已經(jīng)席卷世界范圍內(nèi)諸多領(lǐng)域，推動(dòng)了眾多科技成果問(wèn)世，讓我們一起來(lái)領(lǐng)略一下人工智能在醫(yī)藥健康領(lǐng)域都有哪些應(yīng)用吧。...
在大多數(shù)傳統(tǒng)的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（automatic speech recognition，ASR）系統(tǒng)中，不同的語(yǔ)言（方言）是被獨(dú)立考慮的，一般會(huì)對(duì)每種語(yǔ)言從零開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)聲學(xué)模型（acoustic model，AM）。...
機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)內(nèi)容。很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。這里小編為您總結(jié)一下常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。...
大多數(shù)人關(guān)注的是AI的一些成果性的東西，一些實(shí)際的用例。當(dāng)然，還有霍金的“人工智能威脅論”。但透過(guò)外表去看這臺(tái)“機(jī)器”是如何“運(yùn)轉(zhuǎn)”的，此處我們會(huì)談到需要去理解的四個(gè)基本要素：分類(lèi)、分級(jí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過(guò)濾。 人工智能 (AI)正席卷全球，目前已有很多創(chuàng)新用例，而且?guī)缀鯌?yīng)用于所有行業(yè)。...
美國(guó)《世界日?qǐng)?bào)》日前刊文稱(chēng)，當(dāng)智能手機(jī)聽(tīng)到你說(shuō)很冷、聽(tīng)到你打呼，會(huì)有什么舉動(dòng)？目前智能手機(jī)上AI功能仍處萌芽階段，Gartner預(yù)測(cè)，2022年搭載AI功能的智能手機(jī)將大增到80％，并指出十大深遠(yuǎn)影響力應(yīng)用。...
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。...
我們將純粹用SQL實(shí)現(xiàn)含有一個(gè)隱藏層（以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數(shù)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包含前向傳播和反向傳播，將在 BigQuery 的單個(gè)SQL查詢(xún)語(yǔ)句中實(shí)現(xiàn)。當(dāng)它在 BigQuery 中運(yùn)行時(shí)，實(shí)際上我們正在成百上千臺(tái)服務(wù)器上進(jìn)行分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。聽(tīng)上去很贊，...
微型控制器（或稱(chēng)MCU）是包含一個(gè)可能只有幾千字節(jié)內(nèi)存的小型CPU封裝，可以嵌入消費(fèi)者、醫(yī)療、汽車(chē)和工業(yè)設(shè)備中。它們的設(shè)計(jì)目的是使用極少的能量，且非常便宜，可以嵌入所有出售產(chǎn)品中，預(yù)計(jì)今年的平均價(jià)格將低于50美分。...
首先，介紹一個(gè)新科技預(yù)測(cè)工具—技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術(shù)成熟度曲線是美國(guó)高德納公司提出并使用的預(yù)測(cè)工具。從1995年開(kāi)始，高德納公司就開(kāi)始用技術(shù)成熟度曲 線對(duì)新科技的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。其依據(jù)的原理是新技術(shù)在媒體上的曝光程度，并且隨著時(shí)間的變化，來(lái)預(yù)測(cè)新技術(shù)從曝光到成熟需要的時(shí)間...
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